KI für den Kundenerfolg: 10 Anwendungsfälle, die für jedes Unternehmen relevant sind

Noch vor nicht allzu langer Zeit begegneten Verbraucher Chatbots mit großer Skepsis und waren bereit, bereits nach zwei Sekunden einen echten Agenten zu fragen — und das zu Recht. Diese Bots waren oft starr und wenig informativ und hatten Schwierigkeiten, freie Eingaben zu verstehen. Mit der Verbreitung der Konversations-KI hat sich das jedoch geändert.

Heutige KI-gestützte Lösungen verstehen Kontexte, interpretieren natürliche Sprache differenziert und reagieren auf eine Weise, die sich wirklich hilfreich anfühlt — oft lösen sie Probleme vollständig, ohne dass ein menschlicher Eingriff erforderlich ist. Sie sind rund um die Uhr verfügbar und können aus früheren Interaktionen lernen, was sie zu einer wertvollen Ergänzung für jedes Kundenerfolgsteam macht.

In diesem Beitrag werfen wir einen genaueren Blick auf die aktuellen KI-Tools für Kundenerfolg und bestimmte Anwendungsfälle, die weit über textbasierte Chats hinausgehen. Sie erfahren, wie Sie mithilfe von Natural Language Processing (NLP)-Modellen ein tieferes Verständnis dafür gewinnen, wie Ihre Kunden über Ihre Marke denken und welche aktuellen Bedürfnisse diese haben. Darüber hinaus erfahren Sie, wie KI-Tools Ihnen helfen können, Lücken im Kundenservice anhand relevanter Daten aus jüngsten Kundeninteraktionen zu erkennen und zu schließen.

Anwendungsfall Nr. 1. Kundensupport rund um die Uhr und personalisierte Empfehlungen

Kundenerfolg hängt stark von einer hohen Kundenzufriedenheit ab und KI trägt dazu bei, genau dies zu erreichen, indem sie sofortigen, konsistenten Support rund um die Uhr bietet, Wartezeiten verkürzt und Supportkanäle skaliert.

KI-Agenten und Chatbots verstehen nicht nur Freitextanfragen, sondern behalten auch den Kontext bei, erkennen die tiefere Absicht hinter den Fragen des Benutzers und führen ihn Schritt für Schritt zur richtigen Lösung — und das in mehreren Sprachen.

In diesem Beispiel bietet der Mode- KI-Einkaufsassistent ISA ein hochgradig personalisiertes Einkaufserlebnis. Anstatt die Nutzer manuell suchen zu lassen, präsentiert ISA kuratierte Optionen, sodass Kunden direkt zur relevanten Bekleidungskategorie springen können.

Doch das ist nur die Spitze des Eisbergs — KI-Apps können auch Probleme im weiteren Verlauf des Funnels lösen. Beispielsweise unterstützen sie Nutzer oft bei der Diagnose und Lösung von Produkt- oder technischen Problemen, oft ohne menschliches Eingreifen.

Konversationsabläufe führen Benutzer Schritt für Schritt durch die Fehlerbehebung, während das kontextbezogene Gedächtnis es der KI ermöglicht, sich an vorherige Schritte zu erinnern und diese anzupassen. Darüber hinaus kann die visuelle Erkennung mit Bild- oder Videoeingabe dem Bot helfen, physische Probleme zu erkennen.

Das obige Beispiel zeigt, wie KI den Echtzeit-Kundensupport optimieren kann, indem sie administrative Aufgaben wie die Aktualisierung der Rechnungsadresse sicher übernimmt. Dabei fragt die KI die letzten vier Ziffern der Kontonummer des Benutzers ab, ruft die aktuellen Rechnungsinformationen ab und führt den Benutzer durch den gesamten Prozess. Es gibt keine Warteschleifen, kein Hin und Her mit verschiedenen Agenten und kein Navigieren durch umfangreiche Hilfeseiten — dadurch ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass der Kunde einen positiven Eindruck hinterlässt.

Mit SendPulse Sie ganz einfach einen KI-gestützten Support-Bot wie den oben gezeigten und verleihen ihm Ihren persönlichen Stil und Ihre Markenpersönlichkeit. Durch die Integration eines SendPulse-basierten Chatbots in OpenAI können Sie Ihrem Bot die Bearbeitung wiederkehrender und oberflächlicher Anfragen anvertrauen und bei komplexeren Angelegenheiten eine nahtlose Übergabe an menschliche Mitarbeiter einrichten.

KI-Chatbots, die Sie mit SendPulse erstellen, können sogar Bilder generieren — fantastisch, um Kunden dabei zu helfen, ihre Bedürfnisse zu visualisieren.

Sie können unseren Chatbot-Builder mit dem kostenlosen Plan erstmal testen — oder sich gleich für einen der erweiterten Pläne entscheiden, die bei 11$ pro Monat beginnen und monatlich abgerechnet werden.

Anwendungsfall Nr. 2. Proaktive Erkennung wiederkehrender Probleme

Eine weitere Möglichkeit, KI einzusetzen, besteht darin, das Kundenverhalten und die Produktnutzungsmuster zu überwachen, um potenzielle Abwanderung oder Frustration vorherzusagen, bevor die Dinge aus dem Ruder laufen.

Beispielsweise analysieren KI-Tools wie Attention AI kontinuierlich Anrufe, Nachrichten, Tickets und CRM-Notizen, um so neue Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Systeme erkennen Muster in einer Vielzahl von Kundeninteraktionen. Anstatt darauf zu warten, dass Support-Teams häufige Probleme manuell markieren oder eskalieren, erkennt KI häufige Beschwerden, verwirrende Arbeitsabläufe oder Produktlücken in Echtzeit.

Wenn beispielsweise Dutzende von Kunden einen Fehler beim Bezahlvorgang auf leicht unterschiedliche Weise erwähnen („Ich kann mein Konto nicht wiederherstellen“, „Ich kann mich nicht anmelden“ oder „Der Aktivierungslink funktioniert nicht“), gruppiert die KI diese Konversationen mithilfe semantischer Ähnlichkeitsmodelle. Sie kann dies dann als häufiges Problem kennzeichnen und die Produkt- oder Supportteams benachrichtigen.

So können Sie wiederholte Funktionsanfragen, mögliche Verwirrungen bezüglich der Onboarding-Schritte oder Anzeichen von Frustration oder Abwanderung leicht erfassen.

KI-Tools wie dieses liefern umsetzbare Erkenntnisse wie „15% Ihrer Benutzer bleiben bei Onboarding-Schritt 3 hängen“ oder „Mehrere Konten im Gesundheitswesen sind hinsichtlich der Funktion X verwirrt.“ Auf die Informationen folgt ein Handlungsaufruf, der es den Teams ermöglicht, einzugreifen, die zugehörigen Abläufe anzupassen, die Dokumentation neu zu schreiben oder gefährdete Konten persönlich zu kontaktieren.

Anwendungsfall Nr. 3. Erfolgreiches Onboarding und Produktakzeptanz fördern

Künstliche Intelligenz kann ein leistungsstarkes Werkzeug sein, um Onboarding-Abläufe basierend auf Kundenprofil, Branche oder Verhalten anzupassen. Nehmen wir Stonly und Helpbar AI als Beispiel: Diese KI-gestützten Tools wurden speziell entwickelt, um proaktives Onboarding und die Produktakzeptanz zu fördern, indem sie den Nutzern personalisierte, zeitnahe und kontextbezogene Anleitungen bieten.

Anstatt darauf zu warten, dass Nutzer Fragen stellen oder nicht weiterkommen, antizipieren KI-gestützte Lösungen, wann ein Nutzer Hilfe benötigt — und liefern diese im richtigen Format zur richtigen Zeit. Stonly beispielsweise verwendet No-Code-Schritt-für-Schritt-Anleitungen, die direkt in Ihr Produkt integriert werden können. Die Stärke dieser Lösung liegt in ihrer Interaktivität und Anpassungslogik. Sie erkennt, was Nutzer tun — oder nicht tun — und löst Anleitungen aus, die Funktionen erklären oder Probleme beheben.

Darüber hinaus können Sie mit Stonly oder seinen Alternativen Ihren Onboarding-Prozess mit KI-Antworten verbessern — eine Anlaufstelle für Ihre Benutzer, um alle produktbezogenen Fragen in Sekundenschnelle zu klären.

Helpbar AI dient einem ähnlichen Zweck und liefert sofortige, KI-generierte Antworten basierend auf Ihrer Dokumentation, Ihrem Hilfecenter und Ihrem Produktkontext. Benutzer können offene Fragen in natürlicher Sprache eingeben, und die KI liefert eine kontextbezogene Antwort aus Ihren internen Dokumenten.

Das Schöne an dieser Lösung ist, dass sie sowohl für Endbenutzer als auch für Ihr Team praktisch ist, da sie Zeit spart und die Notwendigkeit wiederholter Fragen reduziert. Textlastige und unzugängliche Wissensdatenbanken verwandeln sich so plötzlich in ansprechende Lernplattformen.

Anwendungsfall Nr. 4. Mit Empathie reagieren und Kundenfrustration langfristig vermeiden

Wie Sie wahrscheinlich wissen, sind KI-Tools mittlerweile recht gut darin, Stimmung und den emotionalen Tonfall von Kunden zu erkennen. Insbesondere Lösungen wie Synthesia haben KI-Konversationen auf ein neues Niveau gehoben — sie nutzen realistische KI-Avatare, um mit Empathie zu reagieren und Kunden das Gefühl zu geben, wertgeschätzt und verstanden zu werden.

Die Generierung menschenähnlicher Videobotschaften aus Text ist eine wirkungsvolle Möglichkeit, digitale Interaktionen menschlicher zu gestalten. Dies kann nützlich sein für:

• Onboarding-Videos zu senden, die persönlich wirken („Hallo Sarah, willkommen bei [Produkt]“);
• auf Beschwerden mit einfühlsamen persönlichen Videos zu reagieren und dabei Fürsorge und Aufmerksamkeit zu zeigen;
• Erneuerungs- oder Feedbackanfragen auf eine Weise, die direkt, aber dennoch sanft und rücksichtsvoll wirkt, zu vermitteln.

Wenn Sie trockene Text-E-Mails durch freundliche, individuelle Videos ersetzen, halten Sie Ihre Beziehungen zu Kunden aufrecht, insbesondere in kritischen oder emotional aufgeladenen Momenten.

Eine weitere Möglichkeit zu diesem Thema ist die langfristige Beobachtung von Kundenstimmungen. ChurnZero , eine vielseitige KI-Plattform, konzentriert sich auf die Reduzierung von Kundenabwanderungen durch die Bewertung und Visualisierung von Kundenrisiken. Dadurch können Teams verärgerte Kunden leichter zurückgewinnen.

Tools wie ChurnZero nutzen KI, um Produktnutzung in Echtzeit zu überwachen und Abbrüche oder Warnsignale wie Benutzerinaktivität, übersprungene Onboarding-Schritte oder negatives NPS-Feedback zu erkennen. So können Kundenservicemitarbeiter gefährdete Konten leicht identifizieren und diesen mit maßgeschneiderten Nachrichten helfen.

Wenn Sie die Nutzung eines KI-Chatbots von SendPulse in Erwägung ziehen, haben wir gute Neuigkeiten für Sie: Dank der Integration mit Whisper, dem automatisierten Spracherkennungssystem von OpenAI, können unsere Bots jetzt Sprachnachrichten Ihrer Kunden verstehen und transkribieren. So erfassen Sie die Nutzerstimmung gegenüber Ihrer Marke besser und können spontanere Interaktionen mit Ihrem Bot priorisieren.

Anwendungsfall Nr. 5. Kunden bei jedem Schritt aufklären und empowern

Wenn es um die Schulung und Aufklärung von Benutzern geht, ist schriftliche Dokumentation allgegenwärtig. Statische Artikel sind zwar effektiv, können aber überfordernd, unpersönlich oder schwer verständlich sein — insbesondere für visuelle oder auditive Lerner.

Das bereits erwähnte Videogenerierungstool Synthesia löst dieses Problem, indem es mithilfe künstlicher Intelligenz schriftliche Anweisungen in kurze, dynamische Videos umwandelt, die von realistischen virtuellen Moderatoren kommentiert werden. Diese Videos simulieren einen menschlichen Trainer, der den Benutzer durch Schritte oder Konzepte führt und so die Inhalte zugänglicher und einprägsamer macht.

Anstatt einem Benutzer beispielsweise einen Link zu einem 1.000 Wörter langen Hilfeartikel zum Einrichten von Integrationen zu senden, könnten Sie ihm ein 60-sekündiges, KI-erzähltes Video zur Verfügung stellen, das denselben Prozess Schritt für Schritt erklärt — mit intuitiven Bildern, Animationen und Untertiteln. Dasselbe gilt für langwierige Berichte, Präsentationen, Studien usw.

Das Beste daran ist, dass Sie Ihre vorhandenen Assets nicht wegwerfen oder neu schreiben müssen — Sie können sie direkt in die App zur Videoerstellung hochladen, die gewünschte Länge und Struktur des Videos festlegen und sich zurücklehnen und entspannen!

KI-generierte Kundenerfolgsvideos eignen sich perfekt, um neue Nutzer schneller und unkomplizierter mit Ihrem Produkt vertraut zu machen. Dank ihnen lösen Ihre Nutzer Probleme selbstständig und haben dabei das Gefühl, von einer echten Person betreut zu werden — und das in ihrer bevorzugten Sprache. Für Sie bedeutet dieser Ansatz drastisch reduzierte Produktionskosten und Lieferzeiten.

Anwendungsfall Nr. 6. Effiziente Ticketverteilung unter Wahrung des Kundenkontexts

KI im Kundenerfolg bedeutet nicht vollständige Automatisierung und völligen Verzicht auf den menschlichen Faktor — im Gegenteil. Sie können sich darauf verlassen, dass jede komplexe Anfrage von einem Experten Ihres Teams bearbeitet wird.

Viele KI-Tools verfügen mittlerweile über eine Möglichkeit zur intelligenten Ticketweiterleitung, mit der Kundennachrichten je nach Problemtyp, Dringlichkeit oder Kundenstufe an den richtigen Supportmitarbeiter weitergeleitet werden können.

Insbesondere KI-Lösungen wie Forethought sind darauf ausgelegt, Effizienz und Intelligenz von Support-Ticket-Workflows drastisch zu verbessern — dies wird erreicht, indem der Kundenkontext während der gesamten Support-Reise erhalten bleibt.

Anstatt sich auf manuelles Routing oder starre regelbasierte Systeme zu verlassen, nutzt Forethought das Verständnis natürlicher Sprache, um nicht nur den Inhalt des eingehenden Tickets zu analysieren, sondern auch die Absicht, Dringlichkeit und Stimmung des Kunden zu verstehen.

Dieser KI-gesteuerte Prozess übertrifft manuelles Tagging oder Schlüsselwortfilter häufig, da er die Bedeutung einer Anfrage interpretiert und nicht nur oberflächliche Begriffe.

Forethought trägt außerdem dazu bei, den Kundenkontext während des gesamten Ticketlebenszyklus aufrechtzuerhalten, was für einen kundenorientierten, effektiven Support unerlässlich ist. Dies geschieht durch die Abfrage relevanter Verlaufsdaten aus CRM-Systemen wie Salesforce, früheren Tickets und Konversationen und die direkte Anzeige dieser Informationen an den Mitarbeiter, sobald dieser das Ticket erhält.

Dadurch verläuft jede Übergabe reibungslos und Mitarbeiter müssen Kunden nicht bitten, ihre Angaben zu wiederholen, was häufig zu Frustration führen kann. Sie können sich direkt auf die bestmögliche Problemlösung konzentrieren.

Anwendungsfall Nr. 7. Messung der Kundengesundheit und Hervorhebung der zugrunde liegenden Tendenzen

Ein weiterer wesentlicher Bestandteil ist „Beziehungsmanagement“. Vertrauen und eine gute Beziehung aufzubauen sind jedoch ohne ein tiefes Verständnis der Bedürfnisse, Ziele und Verhaltensweisen jedes einzelnen Kunden über einen längeren Zeitraum hinweg unmöglich.

Dies heißt, den Überblick über sich ständig ändernde Datenpunkte wie Produktnutzungstrends, Support-Interaktionen, Feedback-Stimmung, Engagement-Häufigkeit, Vertragsmeilensteine ​​und mehr zu behalten. Was nach einer mühsamen Aufgabe klingt, kann durch die Auslagerung an KI-basierte Customer-Success-Apps zu einer interessanten Analyse werden.

Hier kommen Tools wie Staircase AI ins Spiel. Diese Plattformen liefern dynamische „Kundengesundheitswerte“, indem sie Engagement-Daten, Produktnutzung, Supportverlauf und Feedback kombinieren — mit anderen Worten alles, was Sie für präzise und perfekt getimte Interventionen benötigen.

Diese Tools aggregieren Daten aus verschiedenen Quellen, um so ein umfassendes Echtzeitbild des „Gesundheitszustands“ jedes Kunden zu erstellen. Anstatt sich ausschließlich auf statische Kennzahlen wie NPS oder Verlängerungsdaten zu verlassen, nutzt Staircase KI-Modelle, um subtile Signale zu identifizieren, die auf Kundenzufriedenheit, Engagement oder Risiko hinweisen. Diese dynamischen Gesundheitswerte spiegeln die Erfolgs- oder Abwanderungswahrscheinlichkeit eines Kunden wider.

Was Staircase AI besonders wertvoll macht, ist seine Fähigkeit, die Ursachen hinter diesen Kunden-Gesundheitsdaten durch Mustererkennung und Anomalie-Erkennung aufzudecken. So kann es beispielsweise aufzeigen, ob ein Rückgang der Produktnutzung mit Folgendem zusammenfällt:

• Erhöhung an Support-Tickets zu einer bestimmten Funktion;
• negative Stimmung in der Kundenkommunikation;
• Verzögerungen bei der Zahlung oder bei Vertragsverlängerungsgesprächen.

Durch dieses Wissen um die zugrundeliegenden Tendenzen können Ihre Success Manager ihre Ansätze auf die individuellen Herausforderungen jedes Kunden abstimmen. Diese kontextbezogenen Einblicke helfen Ihnen außerdem, aus jedem Fall zu lernen und so eine zukunftssicherere Kundenerfolgsstrategie zu entwickeln.

Anwendungsfall Nr. 8. Upselling-Möglichkeiten entdecken und nutzen

Die Maximierung des Customer Lifetime Value (CLTV) ist ein Kernziel des Kundenerfolgs, und zwar durch proaktives Erneuerungsmanagement, Upselling und Cross-Selling auf der Grundlage von Kundenbedürfnissen und -bereitschaft.

Diese Plattform ist darauf spezialisiert, Veränderungen in Kundenbedürfnissen, eine verstärkte Nutzung von Premium-Funktionen oder Anzeichen für wachsende Geschäftsanforderungen zu erkennen. Kurz gesagt, sie identifiziert Kunden, die erstklassige Kandidaten für Upselling sein könnten.

Trendskout ist hierbei ein gutes Beispiel, wie durch die Nutzung fortschrittlicher Datenanalysen und KI-Algorithmen Kundeninteraktionen, Produktnutzungsmuster und Kaufhistorie kontinuierlich überwacht werden können.

Diese Plattform ist darauf spezialisiert, Veränderungen der Kundenbedürfnisse, eine verstärkte Nutzung von Premium-Funktionen oder Anzeichen für steigende Geschäftsanforderungen zu erkennen. Kurz gesagt: Sie identifiziert Kunden, die sich am besten für Upselling eignen.

Wenn ein Kunde beispielsweise plötzlich ein Core Feature verstärkt nutzt oder häufig auf erweiterte Funktionen zugreift, kann Trendskout dies als Hinweis darauf werten, dass ein höherwertiger Tarif oder Zusatzprodukte von Vorteil sein könnten. Dies löst ein personalisiertes Outreach aus. Dies ist eine zuverlässige, datenbasierte Methode, um Angebote auf den tatsächlichen Bedarf abzustimmen und Bemühungen von Unternehmer-Seite dort zu konzentrieren, wo sie sich am wahrscheinlichsten auszahlen.

Es ist kein Geheimnis, dass natürliches und kundenorientiertes Upselling auf die Bereitstellung von Mehrwert statt auf aggressiven Verkauf ausgerichtet sein sollte. KI ist auch hier hilfreich, indem sie Playbooks und Workflows bereitstellt, die Ihre Success Manager zum optimalen Zeitpunkt für Upgrades oder Add-ons unterstützen.

Als Beispiel: So ermöglicht ChurnZero Customer Success Agents, Benutzer genau dort abzuholen, wo sie sich gerade auf ihrer Product Journey befinden.

Die proprietäre KI-Engine von ChurnZero macht es kinderleicht, Inhalte zu erstellen, Informationen zu recherchieren und Ideen für Outreach-Aktivitäten, Upselling und mehr zu entwickeln. Die Engine wurde von Kundenerfolgsexperten in branchenweit Best Practise Verfahren geschult und kann Ihnen beim Verfassen personalisierter E-Mails oder Feedback an wichtige Kunden eine große Hilfe sein.

Anwendungsfall Nr. 9. Automatisieren und personalisieren Sie Follow-ups

Der durchschnittliche Customer Success Agent hat wahrscheinlich ständig viel zu tun. Daher ist es nur logisch, KI einzusetzen, um Ihre vielbeschäftigten Mitarbeiter bei der Verwaltung ihres Zeitplans und der täglichen Prozesse zu unterstützen. Dank der Integration von Attention AI in Slack kann beispielsweise jeder Customer Success Mitarbeiter dank der automatisierten Tagesordnungsfunktion organisierter in den Tag starten.

Bei anspruchsvollen und zeitintensiven Kundengesprächen können Sie sich auf KI-Tools verlassen, die in Sekundenschnelle konversationsspezifische Follow-up-E-Mails generieren. Im Gegensatz zu generischen KI-Chatbots analysieren diese Tools Kundeninteraktionen wie Support-Tickets, E-Mails, Chat-Konversationen und Verhaltensmuster tiefgehend, um den optimalen Zeitpunkt und Inhalt für Follow-ups zu bestimmen.

Attention AI zeichnet sich als Tool gerade durch diese Fähigkeit aus, Folgeinhalte an den Kundenkontext anzupassen. Es nutzt historische Daten und erstellt dynamische Nachrichten, die auf die spezifischen Bedürfnisse, Anliegen oder Meilensteinen ​​einzelner Kunden eingehen. Dadurch wirkt die Kommunikation menschlich, relevant und durchdacht.

Was diese Funktion noch besser macht, ist, dass sie Ihnen eine genaue Kontrolle über alle KI-generierten Konversationen ermöglicht. So können Sie markenspezifische Vorlagen für jeden KI-Anwendungsfall erstellen und diese von der Software bei Bedarf an verschiedene Konversation anpassen lassen.

Und als ob das nicht genug wäre, gibt es noch die KI-E-Mail-Übersichtsfunktion, die Ihnen stundenlanges Lesen langer formeller Nachrichten und Herausfiltern wichtiger Informationen erspart. So bearbeitet KI jeden Aspekt Ihrer Kundeninteraktionen, ohne den wesentlichen Kontext, den Ton oder die persönliche Note zu verlieren, die diese Beziehungen so wichtig machen. Anstatt Threads zu überfliegen oder Updates nachzujagen, erhalten Sie eine klare Zusammenfassung — so können Sie durchdacht antworten und Ihre Energie auf das Wesentliche konzentrieren.

Kommunizieren Sie mit Ihren Kunden über verschiedene Kanäle

Mit SendPulse erreichen Sie Ihre Zielgruppe, indem Sie verschiedene Arten von Nachrichten über einen von ihr bevorzugten Kommunikationskanal senden — E-Mail-Kampagnen, Web-Push-Benachrichtigungen, SMS, Live-Chats und Chatbots für WhatsApp, Instagram, Facebook Messenger oder Telegram.

Anwendungsfall Nr. 10. Kundenfeedback im großen Maßstab analysieren

Nicht zuletzt ist KI unersetzlich, wenn es darum geht, große Mengen an Kundenfeedback zu sammeln und zu verarbeiten. Sie kann nicht nur unzählige Umfrageantworten aggregieren und synthetisieren, sondern ist auch nützlich, um Trends, Wünsche an bestimmte Features und Schwachstellen zu identifizieren — und das schneller als jede manuelle Analyse.

KI-Chatbots können Nutzer in wichtigen Momenten — beispielsweise nach einem Kauf, einer Support-Lösung oder beim Onboarding — per Chat kontaktieren und um kurzes Feedback bitten. Sie können Ihre Fragen dynamisch anpassen und beispielsweise fragen, was dem Kunden gefallen hat, was verbessert werden könnte und ob er das Produkt aufgrund seiner Erfahrungen weiterempfehlen würde.

Anschließend kann die KI längeres Kundenfeedback in einem prägnanten, lesbaren Zitat zusammenfassen oder Testimonials an verschiedene Formate anpassen: als kurzes Webzitat, Sprachnachricht, Social-Media-Text oder detaillierte Case Study. Der Bot kann um die Zustimmung zur Veröffentlichung des Testimonials bitten und es, falls zulässig, mit dem Namen, der Berufsbezeichnung oder dem Arbeitsplatz des Benutzers personalisieren.

Da die KI-gestützte Feedback-Erfassung in Echtzeit und in Form eines natürlichen Gesprächs erfolgt, ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass der Benutzer sie aufschiebt oder überspringt, was bei herkömmlichen Umfragen häufig der Fall ist.

Ein Beispiel für solche Tools ist Chameleon AI. Der Hauptzweck der Plattform besteht darin, Feedback aus verschiedenen Quellen wie Umfragen, Bewertungen, Support-Tickets, sozialen Medien und Chat-Protokollen automatisch zu erfassen und zu interpretieren. Anstatt Tausende von Kommentaren manuell zu durchforsten, kategorisiert und fasst Chameleon AI schnell wichtige Themen, Stimmungen und neu auftretende Probleme zusammen.

Über die einfache Stimmungsanalyse hinaus ist diese KI-Lösung gut geeignet zum Erkennen von:

• häufigen Schwachstellen oder Nachfragen nach bestimmten Features;
• Trends in der Kundenzufriedenheit über einen Zeitraum;
• emotionale Nuancen wie Frustration oder Freude;
• segmentiertes Feedback basierend auf Demografie oder Verhalten von Kunden.

Mit spezialisierten KI-Tools wie diesem ist Ihr Team in der Lage, wiederkehrende Probleme zu erkennen, bevor sie eskalieren, Annahmen über die Eignung des Produkts für den Markt zu überprüfen oder in Frage zu stellen und die Wirksamkeit Ihrer Änderungen zu verfolgen.

Eine weitere Möglichkeit, Ihre Kunden genau dann zu erreichen, wenn sie am ehesten interagieren, sind intelligente, konditionierte Pop-ups von SendPulse. Diese geben Ihnen anstelle langweiliger Umfragen intuitive, dialogorientierte Feedback-Formulare, die sich genau an die Inhalte richten, die sie aktuell interessieren. Sie können das Format und die Darstellung Ihres Widgets an Ihre Marke und Ihren CTA anpassen. Unsere Tarife beginnen bei nur 11$ pro Monat und werden monatlich abgerechnet.

Bereit für den nächsten Schritt?

Unsere Anwendungsfälle für KI-Tools haben Ihnen hoffentlich gezeigt, wie vielfältig und leistungsstark diese Lösungen sein können. Um herausragende Ergebnisse zu erzielen, benötigen Sie jedoch ein robustes Tool-Set für das tägliche Kunden-Outreach und für die Speicherung von Kundendaten.

Entdecken Sie die volle Leistungsfähigkeit unserer Plattform — vom KI-Chatbot-Builder über CRM und E-Mail-Kampagnenautomatisierung bis hin zu Pop-ups, SMS-Kampagnen und Online-Kurs-Buildern. SendPulse ist eine Komplettlösung für die Verwaltung Ihrer gesamten Marketing- und Vertriebskommunikation über einen einzigen Tab. Unser umfassendes Hilfecenter und unser 24/7-Support mit unseren Mitarbeitern helfen Ihnen, schnell und einfach zurechtzukommen.

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